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研究WiFi环境下的新型感知技术与方法,笔记本需要注意wifi感知,需要修复

研究WiFi环境下的新型感知技术与方法

笔记本电脑需要注意wifi感知。你需要修理它吗?笔记本电脑禁用WiFi。重新打开它的方法是:1。一般来说,电脑的两边都有WiFi开关。把开关移到一边。2,或者右键单击桌面上的网络图标,打开网络共享中心,更改适配器设置,右键单击无线网络,然后启用。或者点击桌面右下角的网络图标并打开WiFi。3.点击

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1.“WiFi感知”是指使用此功能帮助自己自动连接到本地WiFi或打开他人共享的WiFi网络。与此同时,一个人可以在安全模式下与朋友分享自己的WiFi,而无需告诉另一个人的密码。 2.正确使用“无线感知”功能的条件:如果想正常使用“无线感知”功能实现自动连接,1 .无线网络是否打开 2.电脑的无线开关是否打开。如果它已打开并且没有信号,则说明无线网卡的驱动程序有问题。请重新安装驱动程序。 无线感知功能是什么?所谓的“WiFi感知”(WiFi awareness)是指使用这一功能,可以帮助您自动连接到本地WiFi或开放他人共享的WiFi网络。同时,您可以在安全模式下与朋友分享您的WiFi,而无需告诉对方密码。 正确使用WiFi传感功能的条件:正常使用Wifi,

笔记本需要注意wifi感知,需要修复

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研究WiFi环境下的新型感知技术与方法范文

[概要/S2/]

随着物联网技术的飞速发展,情境感知技术已经逐渐进入人们的生活。其目的是使计算设备能够通过数据收集和分析来感知周围环境,从而提供更智能的服务。这里提到的环境不仅包括用户所在的物理环境信息,如网络条件、室内布局等。,还包括用户自己的状态信息,例如用户的位置和动作等。利用无线网络信号进行环境感知是一种可行的方案,因为调制后的环境特征信息可以通过分析接收信号来分析。传统的基于无线网络的传感技术主要是基于接收信号指示强度RSSI(Received dsignaturent indicator)来实现的。然而,RSSI本身粒度粗,时间稳定性差,迫切需要研究无线环境下新的传感技术和方法。

本文深入物理层,提取更细粒度的CSI(信道状态信息CSI(信道状态格式))而不是RSSI,从而实现更健壮、更精细的上下文感知。本文首先阐述了基于CSI的传感技术的基本思想,总结了CSI与RSSI相比的优势。针对传统的基于RSSI的感知技术研究不足,以两种典型的上下文感知应用场景为例,提出了基于CSI的网络划分和基于CSI的全方位入侵检测算法。前者实现了对网络环境物理信息的场景感知。通过对无线信道的指纹建模,提取了莱斯-克系数、时延扩展和多普勒扩展三个信道参数,并通过K均值聚类算法实现了更鲁棒的网络划分。后者实现对人员状态信息的感知,例如人员的存在和位置。主成分分析(Principal Component Analysis)主成分分析用于提取信号特征,EMD算法用于指纹匹配,实现全方位的人员入侵检测。最后,通过实验验证和分析了上述两种算法的性能。

关键词:情境感知、无线网络、犯罪现场调查信息、全方位人员检测、网络分区

摘要

随着IOT科技的迅速发展,情境感知技术逐渐融入到人们的日常生活中,目的是使计算设备能够通过数据收集和分析感知周围环境,从而提供更智能的服务。这里的环境包括用户的物理环境信息,如网络条件、内部布局等。,以及用户自己的状态信息,例如用户的位置和动作。无线网络可以用来感知,因为接收到的信号可以被识别为环境特征的反映。传统的无线传感技术主要是由RSSI(接收信号强度指示器)实现的,这是由它的便利性和易访问性决定的。然而,它们受到RSSI粒度粗和时间稳定性差的困扰。

在这篇论文中,我们深入到物理层来提取信道状态信息,并实现更加健壮和复杂的上下文感知技术。本文阐述了基于CSI的传感技术的基本思想,总结了CSI相对于toRSSI的优势。针对传统的基于RSSI的传感技术存在的问题,本文以两个典型场景为例,提出了基于CSI的全方位人体检测和网络分割。前者作用于三个通道的指纹,即里西-克、延迟扩展和多普勒扩展。我们使用K均值聚类算法实现网络分割。后者使用主成分分析(PCA)提取CFRamplitudes作为特征,并使用EMD算法确定入侵者的方向。最后,我们分析了这两种应用的性能,并进行了大量的实验来验证它们的性能。

关键词:情境感知、无线网络、犯罪现场调查信息、全方位人体检测、网络实施

目录

第一章导言

1.1项目背景

随着计算机和通信技术的飞速发展,计算资源将遍布人们周围的环境。上下文感知技术诞生于[1]。顾名思义,上下文感知技术是通过传感器和其他设备收集环境信息,并智能处理信息,使计算设备能够感知周围环境,从而实现更智能的服务。这里提到的环境不仅包括用户所在的物理环境信息,如网络条件、室内布局等。,还包括用户自己的状态信息,例如用户的位置和动作等。随着人们生活水平的不断提高,人们对生活质量的追求也随之而来。语境感知技术作为信息技术与人们生活融合的产物,在人们的生活中也发挥着越来越重要的作用。例如,智能家居、精准农业、医疗病人监控、安全监控等。情境感知(context awareness)的目标之一是在很少或没有用户参与的情况下实现场景感知,即我们所说的被动感知,这与传统的需要用户携带设备的基于传感器的感知有本质的不同,能够带来更好的用户体验,实现更智能的自动感知。无线信号由于其广泛部署的基础设施和与设备无关的特点,已经成为上下文感知技术的研究热点。无线电信号不仅可以用来传输数据,还可以用来感知环境[2-3]。在移动通信中,信号通过电磁波在发送端和接收端之间传输。我们可以想象两者之间有一些不可见的电磁路径,并将这些电磁路径称为无线信道。

无线信道与周围环境密切相关,不同环境中的无线信道有一些不同的特点。我们都知道指纹是一个人的独特身份。因此,我们将无线信道的上述差异特征视为区分无线信道的“指纹”。在先验知识的支持下,提取不同场景下无线信道的差分指纹特征,分析总结“指纹”的“数学模型”,从而对无线信道的“指纹”特征进行建模,并针对具体感知应用场景进行特征处理和分析。这构成了基于WiFi的上下文感知的基本过程。目前,基于无线局域网的传感技术已经有了大量的研究,其中最具代表性的是基于接收信号强度指标RSSI·[4]的无线室内传感。RSSI的实力在一定程度上反映了渠道的质量。许多无线通信技术,如射频识别、调频、GSM、无线网络、紫蜂等。可以获取终端设备上的RSSI信息,根据当前信道质量调整通信策略。在无线传感领域,RSSI的普适性使其广泛应用于室内无线定位和被动人员检测等移动计算应用。

理论上,RSSI可以被代入无线信号传播模型来估计信号传播距离,RSSI也可以作为特定位置的无线信号特征的“指纹”,并且可以从RSSI的波动中推断是否有人或其他障碍物阻挡了无线链路。然而,在室内环境中,由于信号的多径传播引起的小尺度阴影衰落,RSSI将不再随着传播距离的增加单调减小,从而限制测距精度,多径传播也会引起RSSI幅度波动。

事实上,制约RSSI的根本原因是RSSI测量信号多径传播的叠加效应,不能反映单个传播路径的信号特征信息。为了以精细粒度表征多径传播,无线信道通常由信道脉冲响应(CIR)建模。由于多径传播在频域中表现出频率选择性衰落,所以多径传播也可以用信道频率响应来表征。CIR/CFR的精确测量通常需要专门的通道测量仪器,如网络矢量分析仪。自2010年以来,研究人员对固件[5]进行了修改,以便也可以在普通无线设备上以信道状态信息CSI的形式获得CFR信息的采样版本。与RSSI相比,CSI将单值RSSI扩展到频域,增加了相位信息,为频域无线传感提供了更加丰富和细粒度的信道状态信息。CSI还使普通无线设备能够在一定程度上粗略区分传播路径和时域,从而为基于视线路径的应用提供更精确的视线能量估计。如果将RSSI与一束白光进行比较,CSI就是棱镜色散产生的光谱,每束单色光对应一个传播路径信息。与RSSI信息相比,CSI作为物理层信息,包含更多的信道信息。

1)CSI可以很好地区分每条路径的传播信息,每组CSI的信息包括正交频分复用子载波的幅度和相位信息。

2)CSI增加相位信息并将单值RSSI扩展到频域。

3)与RSSI信息相比,CSI信息总体上更加稳定和稳健,提高了无线信号对环境的感知能力。利用CSI信息,无线环境传感技术可以实现更精确的室内定位,以及被动的人员检测和活动识别。然而,无线信号也有带宽窄、时间分辨率低的缺点。同时,信号处理设备与专用雷达信号之间也存在很大差距。因此,迫切需要发展基于无线网络的上下文感知理论和技术,在普通商用无线网络设备上实现高精度的上下文感知。本文旨在利用广泛部署的WiFi信号来研究传感的准确性和精细粒度。利用信道状态信息CSI代替RSSI来克服RSSI粒度粗、时间稳定性差的特点,实现更稳健的基于CSI的传感技术应用。

1.2国内外研究现状

基于无线网络的情境感知技术概念自提出以来,吸引了国内外大量科研机构和人员的研究热情,包括麻省理工学院、华盛顿大学、斯坦福大学、杜克大学、香港科技大学、清华大学、南京大学、Xi交通大学等,因其重要的研究意义和实用价值。在此期间,出现了许多基于WiFi的上下文感知技术解决方案。

2000年,[微软研究院6]设计并提出了首个利用无线局域网解决室内定位问题的系统——雷达。系统主要采用基于RSSI的指纹匹配算法。首先,通过选择若干采样点信号在一定的时间间隔进行信息采集,指纹数据库包括RSSI、媒体访问控制地址、采样点位置等。被建造。其次,在实际定位过程中实时采集信号数据,通过指纹匹配算法计算相似度,选择指纹数据库中与信号相似度最高的采样点作为当前位置的估计,实现室内目标定位。本系统设计的基于RSSI的室内定位系统的思想和方法为以后的许多建议提供了参考,具有重要意义。Youssef等人提出了基于指纹数据库的无线局域网室内定位系统HORUS[7],在雷达的基础上增加了离线采样点的数量。该系统不依赖于无线信号传播模型,而是对采样点采集的信号信息进行标准高斯分析建模。与雷达采用的基于距离的定位不同,HORUS基于概率计算目标最可能的位置,因此HORUS系统比雷达系统具有更高的精度。王艳等人[8]考虑了有意义的室内活动和特定位置之间的相关性,并通过研究集装箱安全倡议对环境变化的高度敏感性,实现了独立于设备的面向位置的日常活动识别。苏维金(SouvikSen)等人[9-10]利用CFR的环境稳定性和邻近位置的异质性,通过指纹匹配实现细粒度和精确的室内定位。

ZimuZhou等人[11]利用CFR幅度信息和CFR幅度直方图作为信号的指纹特征,通过指纹匹配实现全方位人员检测。针对视线路径判断问题,齐木洲等人[12]利用移动性增加了NLOS的随机性,通过莱斯-克和偏斜度两个评价指标实现了实时视线路径判断方法。KaishunWu等人[13]通过构建调整后的路径传播模型,利用截断窗口减弱多径衰落和阴影效应,利用频率衰落补偿机制减弱频率选择性衰落效应,实现了基于测距的室内定位。然而,在复杂的室内环境中,概率方法有时比确定性方法更准确。基于此,蒋姣等人[[14]利用CFR幅度和相位信息构建了室内位置指纹数据库,并利用指纹相关匹配方法实现了室内指纹定位系统。对于移动性检测,蒋姣等人[15]提取CSI相关矩阵的最大特征值作为特征,将目标移动性检测问题抽象为突发检测模式,并选择基于密度的聚类方法DBSCAN实现与设备无关的移动性检测。苏维金·[16]研究人体对无线信号的屏蔽效应,通过跟踪CIR信息输出的视线路径信息来判断无线接入点相对于人体的方向,从而实现基于方向的室内定位。

苏维金·[17]利用路径损耗公式计算用户与接入点之间的距离,并利用用户移动性判断用户相对于接入点的方向,从而实现室内单接入点定位。苏维金·[18]为了解决测量误差大、定位精度低的缺点,提出利用基于智能手机的直接路径到达时间和航位推算技术,实现基于单接入点的室内精确定位。鉴于对人员状态信息的感知研究,王维等人[[19]构建了一个基于CSI的人体活动识别系统,并利用CSI变化与人体运动速度的关系建立了CSI速度模型。在此基础上,根据不同人类活动的不同时频特征,构建了一个CSI活动模型,并建立了一个更加通用的CARM人类活动识别系统。卡姆兰等人[20]利用CSI的细粒度感知特性来研究人类击键活动对CSI信号的影响,并根据不同击键产生的不同CSI信号波形来检测和识别击键活动。总体而言,基于渠道状态信息的情境感知技术还处于探索阶段,相关技术还不成熟。经过文献研究,我们认为目前该领域的研究主要有以下研究问题和发展趋势:

(1)在复杂的室内环境中,情境感知系统的性能受到环境的严重干扰。CSI采集的信息包含许多不可控制的因素,如噪声和衰落,这些因素会影响系统性能。如何处理采集到的源数据,滤除异常数据的干扰,将成为上下文感知系统研究中的一个重要考虑因素。

(2)是否存在视线路径对上下文感知方案的性能有很大影响。如何设计合理的视线路径检测方案,以及如何通过多个移动设备的协作来改进该方案,是一个值得研究的问题。

(3)与RSSI相比,犯罪现场调查主要扩展到频域。随着多输入多输出技术的发展,多天线带来的空之间的分集特性和CSI的频率分集特性可以结合起来解决室内多径问题。如何在普适计算环境中使用多输入多输出技术是无线上下文感知的一个研究趋势。

1.3本文适用于

本文研究了基于无线信道状态信息的上下文感知技术,分析了传统RSSI感知技术的缺陷和CSI与RSSI相比的优势。针对物理环境信息和人员状态信息两种典型的感知环境,分别实现了基于CSI的网络划分和全方位人员入侵检测两种应用。主要完成以下几个方面:

(1)总结情境感知技术的研究现状,介绍几种典型的感知技术,并讨论每种技术的优缺点。

(2)利用信道状态信息CSI代替传统RSSI克服了RSSI粒度粗、时间稳定性差的缺点。

(3)提取CSI信息作为网络划分的评估因子,对本地网络条件的物理环境进行场景感知,提取多个量化的无线信道指纹信息,实现更加鲁棒的网络划分系统。

(4)提取CSI幅度信息,感知人员存在和位置等人员状态信息,实现基于CSI的人员存在检测和人员存在方向自适应识别系统。

(5)测试了两个基于CSI的上下文感知应用,验证了算法的准确性和鲁棒性。

[由于本文是硕士论文,请点击下方链接下载全文]

第二章情境感知技术研究
2.1基于传感器的传感技术
2.1.1传感器分类
2.1.2发展趋势
2.2基于射频识别的传感技术
2 . 2 . 1 FID工作原理
2.2.2基于射频识别的应用
2.2.3发展趋势

2.3基于无线网络的传感技术
2.3.1基于无线网络的室内定位技术
2.3.2基于无线网络的识别技术
2.4本章摘要

第三章基于无线网络的上下文感知技术
3.1无线信号传播特性
3.2 SSI信号特性描述
3.3CSI信号特性描述
3.4CSI对RSSI
3.5本章摘要

第四章基于CSI的网络划分技术
4.1指纹特征提取
4 . 1 . 1基于系数
4.1.2延迟扩展
4.1.3多普勒扩展
4.2 k均值的网络划分算法

4.3实验模拟
4 . 3 . 1李克系数结果分析
4.3.2均方根延迟结果分析
4.3.3多普勒展宽结果分析
4.3.4三指纹综合评价
4.3.5基于K均值聚类算法的网络划分
4.4本章总结

第五章基于CSI的全方位人员入侵检测
5.1CSI对人员的敏感度分析
5.2CSI对人员定位的敏感度分析
5.3信号特征提取
5.4匹配算法

5.5基于CSI的全方位人员入侵检测
5.6实验模拟
5.6.1实验场景和平台
5.6.2特征提取
5.6.3EMD距离匹配
5.6.4基于CSI的全方位人员入侵检测
5.7本章总结

第6章总结和展望

随着物联网和人工智能技术的兴起,越来越多的技术开始融入人们的生活。各种智能人机交互设备改变了人们的传统生活方式,提高了人们的生活质量。在这样一个大环境下,语境感知技术应运而生。目前,大量的环境感知应用已经出现,许多技术可以用来感知环境,包括传感器、射频识别、无线网络等。其中,无线网络由于其广泛部署的基础设施,逐渐成为上下文感知领域的研究热点。无线信号不仅能传输数据,还能携带反映环境的信息。原因是复杂的无线传输环境会给接收信号带来多径效应和阴影衰落效应。因此,我们可以通过提取接收信号的特征来实现基于WiFi的上下文感知技术。传统的无线传感技术主要是通过提取RSSI来实现的。然而,RSSI只获得多径信号的叠加结果,粒度粗,时间稳定性差。因此,迫切需要研究无线环境下新的传感技术和方法,在普通商用无线设备上实现高精度的环境传感。

在此基础上,本文采用信道状态信息CSI代替RSSI,分析了传统RSSI传感技术的缺陷以及CSI与RSSI相比的优势。对于物理环境信息和人员状态信息两种典型的感知环境,分别实现了基于CSI的网络划分和全方位人员入侵检测两种上下文感知应用,主要完成了以下几个方面的工作:

(1)总结情境感知技术的研究现状,介绍几种典型的感知技术,并讨论每种技术的优缺点。

(2)用信道状态信息CSI代替RSSI克服了RSSI粒度粗、时间稳定性差的缺点。

(3)提取CSI信息作为网络划分的评估因子,对本地网络条件的物理环境进行场景感知,提取多个量化的无线信道指纹信息,实现更加鲁棒的网络划分系统。

(4)提取CSI幅度信息,感知人员存在和位置等人员状态信息,实现基于CSI的人员存在检测和人员存在方向自适应识别系统。

(5)通过实验验证了两个基于CSI的上下文感知应用的准确性和鲁棒性。

当然,我们的工作仍有许多不足之处。例如,基于CSI的全方位人员检测不能有效区分多个人员的存在,人员的移动会对系统检测的准确性造成干扰。此外,如何保证系统的实时性也是我们下一步需要关注的问题。如果这些问题得到解决,基于CSI的上下文感知技术必将迎来一个新的春天。

参考

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